Des prévisions de demande imprécises peuvent coûter cher : ruptures de stock, surstocks, perte de chiffre d’affaires et insatisfaction client.
Face à ces enjeux, optimiser l’efficacité et le ROI de votre supply chain exige une anticipation fine et fiable de la demande. La prévision de la demande précise devient un levier stratégique pour ajuster les niveaux de stock, garantir la disponibilité produit et réduire les coûts liés aux écarts d’estimation.
L’intelligence artificielle transforme radicalement la manière dont les entreprises abordent cette problématique. Grâce au machine learning et aux réseaux de neurones, il est désormais possible de modéliser les comportements d’achat, détecter les signaux faibles et réagir plus rapidement aux variations du marché.
Quels bénéfices concrets ces technologies apportent-elles à l’anticipation de la demande ? Comment, peuvent-elles s’appuyer sur des outils d’aide à la prévision de la demande dopés à l’IA pour atteindre leurs objectifs ?
Le cas client de Buffalo Grill illustre parfaitement comment l’IA peut être utilisée pour optimiser la gestion des produits à durée de vie limitée (DLC) et réduire les pertes alimentaires grâce à une meilleure anticipation de la demande.
En exploitant la solution APS XFR- Optimix Forecast and Replenishment, Buffalo Grill a modernisé son approvisionnement en remplaçant un système manuel vieillissant par un outil intégrant de l’intelligence artificielle capable de prévoir avec précision les besoins en produits frais, surgelés et non alimentaires.
Dans cet article, découvrez comment l’IA peut vous aider à affiner vos prévisions.
Prévision de la demande : des approches statistiques à l’intelligence artificielle
Grâce aux prévisions, les retailers peuvent aussi mieux planifier les approvisionnements et la production avec les industriels, qui ont plus de latitude pour anticiper les besoins en ressources et en matières premières.
Le forecast contribue également à l’optimisation des flux logistiques. Il aide à planifier efficacement le transport et les opérations à réduire les coûts logistiques associés. Vous l’aurez compris, la prévision de la demande est une donnée essentielle à la prise de décision dans le retail.
Dans un environnement où les variations saisonnières, les promotions, les périodes de vacances influent sur la demande, la planification devient de plus en plus compliquée. L’intégration de l’IA capable de croiser un grand nombre de données avec peu d’historiques et le tout en un seul modèle devient indispensable. Cette avancée permet désormais d’obtenir des prévisions de ventes et de la demande très précises.
Les approches traditionnelles reposent sur l’analyse des données historiques et l’application de modèles statistiques, souvent calibrés produit par produit indépendamment les uns des autres.
Cependant, ces méthodes se révèlent inefficaces pour faire de la prévision sur de nouveaux produits avec peu d’historique ainsi que pour traiter un grand nombre de données simultanément, et de typologie variée.
Un modèle de machine learning peut pallier à ces limites. Pour faire des prévisions sur de nouveaux produits avec peu d’historique, il s’appuie (de manière implicite) sur des produits de la même typologie qu’il « connaît » déjà et pour lesquels il possède davantage d’historique, on parle ici d’entraînement. Le modèle peut être réutilisé s’il a été entraîné avec des données d’une même typologie.
Idéalement, il faut que les séries temporelles soient similaires pour que l’on ait de bons résultats. Les modèles de machine learning peuvent en effet être entrainer sur de grandes volumétries de données et sur des séries temporelles très différentes.
| Critères | Approche statistique classique | Approche Machine Learning |
|---|---|---|
| Historique des données | Historique conséquent afin de calibrer les paramètres | Prévision possible avec peu d’historique : lancement de produits, manque d’historique |
| Nombre et typologie des données | Données en entrée limitées en nombre et en typologie | Capable de croiser un grand nombre de données : Promos, vacances scolaires, avis client, météo |
| Complexité de traitement | Complexe de traiter simultanément saisonnalité, tendance à la hausse et baisse | Un seul modèle pour tout traiter |
Un exemple concret d’IA appliquée à la prévision de la demande : LE CAS BUFFALO GRILL
Chez Buffalo Grill, par exemple, l’adoption de notre solution Forecast XFR, enrichie par l’IA, a permis d’optimiser la planification de la saisonnalité des ventes. Grâce à une prévision de la demande plus précise, l’entreprise est passée d’une gestion fondée sur l’intuition à une approche analytique fiable et pilotée par la donnée.
L’outil XFR- Optimix Forecast adsn Replenishment exploite plusieurs années d’historique, ce qui lui leurs a permis de modéliser avec justesse la saisonnalité hebdomadaire et annuelle, tout en intégrant l’impact de facteurs exogènes tels que la météo ou les vacances scolaires.
L’enseigne a repris la main sur disponibilité optimale des produits et a la possibilité d’augmenter encore plus loin la fraîcheur des produits proposés au menu. De plus, en éliminant les tâches chronophages liées aux prévisions manuelles, les équipes peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, comme la négociation avec leurs fournisseurs et la gestion de la qualité des produits.
Les modèles basés sur les arbres de décision (light GBM) pour une précision accrue
Les données exploitées par l’IA pour prévoir la demande
En matière de forecast, l’un des principaux avantages de l’IA réside dans sa capacité à analyser des données provenant de multiples sources :
- L’historique des ventes
- Des facteurs externes comme météo, événements économiques, …
- Les activités des concurrents en temps réel
- Les données de navigation et recherches en ligne des clients
- Les tendances et conversations sur les réseaux sociaux
Alors que les approches traditionnelles s’appuient surtout sur les historiques de ventes, l’intégration d’autres jeux de données donne une vision plus fine et plus nuancée de la prévision.
Prenons le cas des données météo. Il est évident qu’elles influencent la demande. Par exemple, si l’été est maussade et pluvieux, les ventes de barbecues seront plus basses que si la météo est chaude et ensoleillée.
De la même manière, les événements économiques et géopolitiques impactent la demande. Une forte inflation fait baisser la demande, en particulier sur des produits « non essentiels ». A l’inverse, une hausse généralisée du SMIC et des bas salaires aurait probablement un effet opposé.
L’intégration des données concurrentielles contribue aussi à affiner la prévision. En effet, l’ouverture de nouveaux magasins concurrents ou des changements dans leur assortiment impactent la demande dans vos points de vente. Enfin, les données web et social listening sont aussi des signaux que vous pouvez prendre en compte pour affiner la prévision de demande.
Grâce à cette approche multidimensionnelle, l’IA offre des prévisions beaucoup plus précises Elle croise les différentes sources de données pour détecter des corrélations complexes qui influencent la demande, ce qui permet des prévisions plus précises et réactives.
Mais l’IA ne se contente pas de prédire. Elle s’adapte en temps réel et offre aux retailers des opportunités d’ajustement immédiates.
Développés par Microsoft, les modèles d’arbres de décision se révèlent être des outils particulièrement performants pour identifier les facteurs influençant la consommation et ajuster les niveaux de stock en conséquence.
Ces modèles permettent de segmenter les données en fonction de multiples variables, comme la saisonnalité, les promotions, la météo ou les tendances de consommation. Par exemple, un arbre de décision peut apprendre qu’une augmentation des températures entraîne une hausse des ventes de boissons fraîches et ajuster dynamiquement les prévisions en conséquence.
Dans le cadre de Buffalo Grill, ces modèles analysent l’impact des jours fériés, des événements locaux ou des tendances clients sur la consommation de produits à durée de vie limitée (DLC).
Avantages et bénéfices de l’IA pour optimiser vos prévisions
Des prévisions plus fines, en temps réel et adaptatives
Les prévisions basées sur des modèles de deep learning sont plus précises. Or, une prévision qui s’avère juste a posteriori facilite la prise de décision des équipes supply chain. Certains modèles récents sont même capables d’encadrer leur prévision dans un intervalle de confiance.
Vous pouvez donc vous appuyer sur une prévision de la demande extrêmement fiable et rassurante pour optimiser vos opérations supply chain : optimiser les stocks, planifier les opérations, optimiser les flux logistiques, …
Grâce à cette prévision plus précise, vos équipes logistiques gagnent en sérénité, anticipent mieux les besoins et optimisent chaque maillon de la chaîne. Elles peuvent réduire les coûts et améliorer la satisfaction client.
De plus, l’IA se distingue par sa capacité à traiter les données en temps réel. Contrairement à des modèles statiques, ses algorithmes réagissent immédiatement à un changement dans les jeux de données et ajustent les prévisions en fonction des dernières informations disponibles.
Cette réactivité permet d’anticiper des variations de la demande qui auraient été impossibles à prévoir avec des méthodes classiques. Grâce à cette flexibilité, les entreprises peuvent ajuster rapidement leurs opérations et leurs stocks.
L’intégration de l’IA dans la prévision de la demande procure des avantages considérables à tous les niveaux de la supply chain. Les entreprises qui adoptent ces solutions constatent une amélioration notable de la précision de leurs prévisions, et une réduction de leurs coûts.
L’expérience de Buffalo Grill montre qu’une IA bien intégrée permet de diminuer le taux de casse des produits périssables de 15 %, en réduisant le surstockage grâce à une meilleure anticipation des ventes.
Une meilleure précision des prévisions permet une réduction des stocks de sécurité dans son ensemble. Il peut cependant arriver qu’un modèle d’IA donné ne soit pas performant sur certains produits. Dans ce cas, la solution XFR applique une méthode de best fit afin de choisir le meilleur modèle (statistique ou machine learning).
Si aucun modèle n’offre de bonne performance, le stock de sécurité calculé par Optimix est tout simplement plus élevé pour pallier cette incertitude. C’est notamment le cas des produits avec des ventes « erratiques » ne bénéficiant d’aucun rationnel explicatif.
La qualité des données entrantes
Oui, l’IA permet de croiser différents jeux de données, et même des volumes de données conséquents, pour rendre la prévision plus complète et fiable.
Avec le deep learning, la quantité de données n’est plus un problème. En revanche, la question de la qualité des données se pose toujours. Si votre forecast se base sur une multitude de facteurs d’influence de la demande, la moindre erreur dans les jeux de données entrantes peut fausser la prévision. Des données erronées, manquantes ou non actualisées peuvent induire la solution en erreur.
Pour que la prévision reste fiable, vous devez donc, en amont, optimiser le parcours des données à tous les niveaux :
- Collecte et centralisation de données provenant de sources variées
- Nettoyage et préparation des données pour assurer leur qualité et leur cohérence
- Intégration de données externes avec les données internes
La transparence des prévisions
Quelle que soit la méthode de prévision de la demande que vous utilisez, elle pèse dans les analyses et les prises de décision de vos équipes en matière de supply chain. Parce que, derrière le forecast, les collaborateurs vont faire des projections. Et ces projections servent de fondement pour prendre des décisions qui seront déclinées sur le plan opérationnel.
Aussi puissante soit-elle, l’IA n’a pas la responsabilité des décisions. La responsabilité reste humaine. En cas d’erreur, c’est le décisionnaire qui doit l’assumer. Par conséquent, il est important que les prévisions de l’IA soient compréhensibles et justifiables pour être adoptées.
L’un des défis consiste à conserver une traçabilité des prévisions proposées par l’IA. Quelles données a-t-elle utilisé ? Quel cheminement a conduit à cette version de la prévision ? Pour éviter un « effet boîte noire », le décideur doit pouvoir retracer le parcours de la prévision. Le fait qu’une solution garantisse cette traçabilité est un gage de confiance supplémentaire pour ses utilisateurs.
L’adoption de l’IA dans le demand forecasting représente une avancée majeure pour les entreprises cherchant à améliorer leur compétitivité.
Grâce aux modèles avancés de Machine Learning, les entreprises sont en mesure de réaliser des prévisions de vente et de la demande avec une grande précision, sur un grand nombre de produits et/ou de canaux de ventes, leur permettant ainsi de réduire leurs stocks et leur taux de casse, tout en augmentant leur disponibilité produit.
L’exemple de Buffalo Grill illustre parfaitement comment une solution d’IA bien mise en œuvre peut transformer la gestion des stocks de produits à DLC en réduisant le gaspillage, en limitant les surstocks et en garantissant une meilleure disponibilité produit.
À mesure que les technologies évoluent et que les entreprises intègrent des solutions de plus en plus sophistiquées, l’IA deviendra un élément incontournable pour garantir une gestion optimale de la supply chain et assurer une croissance durable.
Pourquoi continuer à dépendre de prévisions incertaines quand l’IA vous permet d’anticiper avec précision ? Optez pour une solution basée sur l’IA comme Optimix XFR.
Notre solution s’appuie sur la technologie de Machine et Deep Learning pour renforcer la précision des prévisions forecast accuracy.
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